Java8 新特性之集合操作Stream
Stream简介
- Java 8引入了全新的Stream API。这里的Stream和I/O流不同，它更像具有Iterable的集合类，但行为和集合类又有所不同。
- stream是对集合对象功能的增强，它专注于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作，或者大批量数据操作。
为什么要使用Stream
- 函数式编程带来的好处尤为明显。这种代码更多地表达了业务逻辑的意图，而不是它的实现机制。易读的代码也易于维护、更可靠、更不容易出错。
- 高端
使用实例：
测试数据：
public class Data { private static List<PersonModel> list = null; static { PersonModel wu = new PersonModel("wu qi", 18, "男"); PersonModel zhang = new PersonModel("zhang san", 19, "男"); PersonModel wang = new PersonModel("wang si", 20, "女"); PersonModel zhao = new PersonModel("zhao wu", 20, "男"); PersonModel chen = new PersonModel("chen liu", 21, "男"); list = Arrays.asList(wu, zhang, wang, zhao, chen); } public static List<PersonModel> getData() { return list; } }
Filter
- 遍历数据并检查其中的元素时使用。
- filter接受一个函数作为参数，该函数用Lambda表达式表示。
保留年龄为 20 的 person 元素 list = list.stream() .filter(person -> person.getAge() == 20) .collect(toList()); 打印输出 [Person{name='jack', age=20}]
/** * 过滤所有的男性 */ public static void fiterSex(){ List<PersonModel> data = Data.getData(); //old List<PersonModel> temp=new ArrayList<>(); for (PersonModel person:data) { if ("男".equals(person.getSex())){ temp.add(person); } } System.out.println(temp); //new List<PersonModel> collect = data .stream() .filter(person -> "男".equals(person.getSex())) .collect(toList()); System.out.println(collect); } /** * 过滤所有的男性 并且小于20岁 */ public static void fiterSexAndAge(){ List<PersonModel> data = Data.getData(); //old List<PersonModel> temp=new ArrayList<>(); for (PersonModel person:data) { if ("男".equals(person.getSex())&&person.getAge()<20){ temp.add(person); } } //new 1 List<PersonModel> collect = data .stream() .filter(person -> { if ("男".equals(person.getSex())&&person.getAge()<20){ return true; } return false; }) .collect(toList()); //new 2 List<PersonModel> collect1 = data .stream() .filter(person -> ("男".equals(person.getSex())&&person.getAge()<20)) .collect(toList()); }
distinct()
去除重复元素，这个方法是通过类的 equals 方法来判断两个元素是否相等的
如例子中的 Person 类，需要先定义好 equals 方法，不然类似[Person{name='jack', age=20}, Person{name='jack', age=20}] 这样的情况是不会处理的
参考：https://blog.csdn.net/haiyoung/article/details/80934467
limit(long n)
limit: 对一个Stream进行截断操作，获取其前N个元素，如果原Stream中包含的元素个数小于N，那就获取其所有的元素；
返回前 n 个元素 list = list.stream() .limit(2) .collect(toList()); 打印输出 [Person{name='jack', age=20}, Person{name='mike', age=25}]
skip方法 :
skip: 返回一个丢弃原Stream的前N个元素后剩下元素组成的新Stream，如果原Stream中包含的元素个数小于N，那么返回空Stream；
Map
- map生成的是个一对一映射,for的作用
- 比较常用
/** * 取出所有的用户名字 */ public static void getUserNameList(){ List<PersonModel> data = Data.getData(); //old List<String> list=new ArrayList<>(); for (PersonModel persion:data) { list.add(persion.getName()); } System.out.println(list); //new 1 List<String> collect = data.stream().map(person -> person.getName()).collect(toList()); System.out.println(collect); //new 2 List<String> collect1 = data.stream().map(PersonModel::getName).collect(toList()); System.out.println(collect1); //new 3 List<String> collect2 = data.stream().map(person -> { System.out.println(person.getName()); return person.getName(); }).collect(toList()); }
filter 与 map 同时使用：
List<String> collect = users.stream().filter(item -> { if (!StringUtils.isEmpty(item.getUserName())) { return true; } return false; }).map(item -> item.getUserName()).collect(Collectors.toList());
FlatMap
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顾名思义，跟map差不多,更深层次的操作
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但还是有区别的
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map和flat返回值不同
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Map 每个输入元素，都按照规则转换成为另外一个元素。
还有一些场景，是一对多映射关系的，这时需要 flatMap。 -
Map一对一
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Flatmap一对多
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map和flatMap的方法声明是不一样的
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- <r> Stream<r> map(Function mapper);
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- <r> Stream<r> flatMap(Function> mapper);
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map和flatMap的区别：我个人认为，flatMap的可以处理更深层次的数据，入参为多个list，结果可以返回为一个list，而map是一对一的，入参是多个list，结果返回必须是多个list。通俗的说，如果入参都是对象，那么flatMap可以操作对象里面的对象，而map只能操作第一层。
public static void flatMapString() { List<PersonModel> data = Data.getData(); //返回类型不一样 List<String> collect = data.stream() .flatMap(person -> Arrays.stream(person.getName().split(" "))).collect(toList()); List<Stream<String>> collect1 = data.stream() .map(person -> Arrays.stream(person.getName().split(" "))).collect(toList()); //用map实现 List<String> collect2 = data.stream() .map(person -> person.getName().split(" ")) .flatMap(Arrays::stream).collect(toList()); //另一种方式 List<String> collect3 = data.stream() .map(person -> person.getName().split(" ")) .flatMap(str -> Arrays.asList(str).stream()).collect(toList()); }
map转list:
Map<String, List<ProgrammeResult>> projectGroups = programmeResults.stream().collect(Collectors.groupingBy(ProgrammeResult::getProjectId));
List<ProgrammeResult> fhSuccessResult = projectGroups.entrySet().stream().flatMap(item -> item.getValue().stream()).collect(Collectors.toList());
Collect
- collect在流中生成列表，map，等常用的数据结构
- toList()
- toSet()
- toMap()
/** * toList */ public static void toListTest(){ List<PersonModel> data = Data.getData(); List<String> collect = data.stream() .map(PersonModel::getName) .collect(Collectors.toList()); } /** * toSet */ public static void toSetTest(){ List<PersonModel> data = Data.getData(); Set<String> collect = data.stream() .map(PersonModel::getName) .collect(Collectors.toSet()); } /** * toMap */ public static void toMapTest(){ List<PersonModel> data = Data.getData(); Map<String, Integer> collect = data.stream() .collect( Collectors.toMap(PersonModel::getName, PersonModel::getAge) ); data.stream() .collect(Collectors.toMap(per->per.getName(), value->{ return value+"1"; })); } /** * 指定类型 */ public static void toTreeSetTest(){ List<PersonModel> data = Data.getData(); TreeSet<PersonModel> collect = data.stream() .collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new)); System.out.println(collect); } /** * 分组 */ public static void toGroupTest(){ List<PersonModel> data = Data.getData(); Map<Boolean, List<PersonModel>> collect = data.stream() .collect(Collectors.groupingBy(per -> "男".equals(per.getSex()))); System.out.println(collect); } /** * 分隔 */ public static void toJoiningTest(){ List<PersonModel> data = Data.getData(); String collect = data.stream() .map(personModel -> personModel.getName()) .collect(Collectors.joining(",", "{", "}")); System.out.println(collect); }
groupingBy 分组
groupingBy 用于将数据分组，最终返回一个 Map 类型
Map<Integer, List<Person>> map = list.stream().collect(groupingBy(Person::getAge));
例子中我们按照年龄 age 分组，每一个 Person 对象中年龄相同的归为一组
另外可以看出，Person::getAge 决定 Map 的键（Integer 类型），list 类型决定 Map 的值（List）
2.收集对象实体本身
- 在开发过程中我们也需要有时候对自己的list中的实体按照其中的一个字段进行分组（比如 id ->List），这时候要设置map的value值是实体本身。
public Map<Long, Account> getIdAccountMap(List<Account> accounts) { return accounts.stream().collect(Collectors.toMap(Account::getId, account -> account)); }
account -> account是一个返回本身的lambda表达式，其实还可以使用Function接口中的一个默认方法 Function.identity()，这个方法返回自身对象，更加简洁
重复key的情况。
在list转为map时，作为key的值有可能重复，这时候流的处理会抛出个异常：Java.lang.IllegalStateException:Duplicate key。这时候就要在toMap方法中指定当key冲突时key的选择。(这里是选择第二个key覆盖第一个key)
public Map<String, Account> getNameAccountMap(List<Account> accounts) { return accounts.stream().collect(Collectors.toMap(Account::getUsername, Function.identity(), (key1, key2) -> key2)); }
分组后统计每个组的数量：
Map<Integer, Long> items = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getUserName,Collectors.counting()));
多级分组
groupingBy 可以接受一个第二参数实现多级分组：
Map<Integer, Map<T, List<Person>>> map = list.stream().collect(groupingBy(Person::getAge, groupBy(...)));
partitioningBy 分区
分区与分组的区别在于，分区是按照 true 和 false 来分的，因此partitioningBy 接受的参数的 lambda 也是 T -> boolean
根据年龄是否小于等于20来分区 Map<Boolean, List<Person>> map = list.stream() .collect(partitioningBy(p -> p.getAge() <= 20)); 打印输出 { false=[Person{name='mike', age=25}, Person{name='tom', age=30}], true=[Person{name='jack', age=20}] }
【统计】
List<User> users = User.getUsers();
int sum = users.stream().mapToInt(User::getUserAge).sum();//求和
System.out.println("sum==" + sum);
int max = users.stream().mapToInt(User::getUserAge).max().getAsInt();//最大
System.out.println("max==" + max);
int min = users.stream().mapToInt(User::getUserAge).min().getAsInt();//最小
System.out.println("min==" + min);
Double average = users.stream().mapToInt(User::getUserAge).average().getAsDouble();//平均值
System.out.println("average==" + average);
long count = users.stream().mapToInt(User::getUserAge).count(); // 得到元素个数
System.out.println("count===" + count);
【参数匹配】
// allMatch 检测是否全部满足指定的参数行为
boolean b = users.stream().allMatch(User->User.getUserAge()>5);
System.out.println("allMatch,检测是否全部都满足指定的参数行为："+b);
// anyMatch 检测是否存在一个或者多个满足指定的参数行为
boolean any = users.stream().anyMatch(User->User.getUserAge()>5);
System.out.println("anyMatch,检测是否存在一个或多个满足指定的参数行为："+any);
// nonMatch 检测是否不存在满足指定行为的元素
boolean non = users.stream().noneMatch(User->User.getUserAge()>5);
System.out.println("检测是否不存在满足指定行为的元素："+non);
参考博客：
https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-java8streamapi/
https://www.jianshu.com/p/9fe8632d0bc2
https://cloud.tencent.com/developer/article/1187833
https://www.concretepage.com/java/jdk-8/java-8-distinct-example